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Enregistrement W4377093173 · doi:10.1177/10778012231174352

“Your Skin Crawled Every Time He Touched You”: A Secondary Qualitative Analysis Exploring Bagwell-Gray's Taxonomy of Intimate Partner Sexual Violence

2023· article· en· W4377093173 sur OpenAlexafffundabout
Leslie M. Tutty, Cindy Ogden, Kendra Nixon

Notice bibliographique

RevueViolence Against Women · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaPrairieaction FoundationUniversity of AlbertaUniversity of LethbridgeUniversity of Regina
Mots-clésSexual coercionSexual violencePsychologySexual assaultSexual abuseSexual behaviorQualitative researchSocial psychologyPoison controlClinical psychologyMedicineCriminologyHuman factors and ergonomicsMedical emergencySociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bagwell-Gray et al. developed a taxonomy of intimate partner sexual violence (IPSV) focusing on type of force (physical or nonphysical) and type of sexual activity (penetration or no penetration). The current secondary descriptive qualitative analysis of interviews with 89 Canadian women IPV victims assessed IPSV that fit Bagwell-Gray's taxonomy. About half (46 or 51.7%) described sexual violence, most commonly sexual abuse (26 or 29.2%), sexual assaults (17 or 19%), and sexual coercion (16 or 17.9%), with overlap across categories. Forced sexual activity was seldom mentioned (3 or 3.4%). Implications for service providers and researchers are provided.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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